yarn Container beyond physical/virtual memory limits

最新推荐文章于 2022-07-30 18:17:39 发布
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本文详细介绍了如何调整MapReduce的map/reduce.memory.mb参数来控制每个任务所需的内存大小，以及如何通过调整YARN的nodeManager内存配置（yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio）来优化集群的内存使用效率。通过这些调整，可以有效提高大数据处理任务的性能和资源利用率。

1、Container beyond physical memory limits :

调整mapreduce.map/reduce.memory.mb1024(default)   参数解释：每个Map/Reduce Task需要的内存量

2、Container beyond physical/virtual memory limits :

调整yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio  2.1(default)  参数解释：每使用1MB物理内存，最多可用的虚拟内存数。

Olav
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Flink：Container is running beyond virtual memory limits
九师兄
07-04 1296
1.美图 2.问题描述 以Yarn模式启动Flink时提示：The Flink Yarn cluster has failed. 详细错误信息为 Container [] is running beyond virtual memory limits. Current Usage: 8.1GB of 8GB physical memory used; 13.8GB of 16.8GB virtu...
遇到问题---hive---数据仓库---Container ... is running beyond physical memory limits
直到世界的尽头
03-02 4051
情况 我们跑一个hive的动态分区insert overwrite时最后报错如下: Container [pid=39398,containerID=container_1511338430452_0073_01_009567] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical me...
Yarn 的虚拟内存是什么意思
h952520296的博客
02-04 1640
Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置。 目前的CPU被划分成虚拟CPU（CPU virtual Core），这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。 内存资.
spark on yarn:Container is running beyond physical memory limits
SummerMangoZz的博客
05-11 3089
在虚拟机中安装好hadoop和spark后。执行start-all.sh（hadoop命令）来开启hdfs和yarn服务。服务开启成功后，为了测试spark on yarn的可执行性，输入命令： ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./exa
跑hadoop任务时提示running beyond virtual memory limits
m0_37443131的博客
07-24 565
结尾还提示：Error: java.lang.RuntimeException: PipeMapRed.waitOutputThreads(): subprocess failed with code 1   解决方法：      首先保证/usr/local/src/hadoop-2.6.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml下<name>dfs.replicat...
[yarn] 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container
weixin_42547302的博客
05-16 332
在运行hibench用例wordcount时出现虚拟内存超出错误，详细日志在/hibench/report/wordcount/spark/bench.log中 错误原因是进程需要的虚拟内存超出自己的虚拟内存 增加虚拟内存比例 增加内存 减少job内存 修改/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml配置 <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
yarn物理内存虚拟内存问题
孙大迪迪的博客
08-25 5046
问题描述： xxx is running beyond physical memory limits. Current usage: 5.8 GB of 5 GB physical memory used; 5.7 GB of 10.5 GB virtual memory used. Killing container 5G为yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的值或者它的整数倍，当yarn.scheduler.minimum-allocation-mb大于ma
running beyond virtual memory limits. Current usage: 1.2 GB of 1 GB physical memory used---yarn 参数研究
zztSky
03-29 1208
mr报错 Container [pid=28920,containerID=container_1389136889967_0001_01_000121] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 1.2 GB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memo...
解决yarn上的MapReduce作业失败问题container XXXX is running beyond physical memory limits
宝罗Paul 的博客
09-04 2254
【问题】 今天突然发现有多个报表作业失败，涉及到查询有关报活的表。联想到最近几天有ETL同学的作业从老集群迁移到这个新集群上运行，推测可能是资源不够用导致的作业失败。 错误日志摘要： Container [pid=31300,containerID=container_e80_1535989582384_2041_01_000210] is running beyond physical m...
CDH6.3.2 Hive on spark报错is running beyond physical memory limits
萌兔兔MMQ！！
07-30 817
注意第一个参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改，且该值的默认大小是8G，即使计算机内存不足8G也会按着8G内存来使用。说明这两个参主要是为需要运行JVM程序（java、scala等）准备的，通过这两个设置可以向JVM中传递参数的，与内存有关的是，-Xmx，-Xms等选项。通过配置我们看到，容器的最小内存和最大内存分别为3000m和10000m，而reduce设置的默认值小于2000m，map没有设置，所以两个值均为3000m，也就是log中的“2.9GBphysical。...
Yarn 内存管理
qq_36345313的博客
08-25 361
项目场景：Cloudera Oozie执行Shell脚本 使用Oozie作为调度器执行每日计算任务 问题描述： 在执行是出现Yarn内存超限 Container [pid=xxx,containerID=container_xxx] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 7.1 GB of 2.1 GB virtual memory used. K.
虚拟内存的作用
vivi_wang_11的专栏
05-02 1039
虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。别称虚拟存储器（Virtual Memory）。 它使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。 电脑中所运行的程序均需经由内存执行，若执行的程序很大或很多，则会导致内存消耗殆尽。为解决该问题，Windows中运用了虚拟内存技术，
hadoop2.0 yarn 内存溢出问题解决
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dd390738878的专栏
08-06 1万+
问题描述：在跑一个mapreduce程序的过程中，提示内存溢出的错误，确定非程序影响。 百度了很多可能的问题产生原因，依次排除后，终于解决了。想把前人的经验总结一下方便后人查阅。 异常提示：Container [pid=23708,containerID=container_1369623433359_0404_01_000151] is running beyond physical
关于yarn平台下mapreduce运行出现的虚拟内存溢出问题
01-02 6167
最近在测试一个统计类型的mapreduce 应用的job新功能时候，reducetask在运行中直接抛出了下面的异常： Container [pid=23708,containerID=container_1369623433359_0404_01_000151] is running beyond physical memory limits. Current usage: 192Mb o
hadoop报错Container is running beyond memory limits
civil的专栏
04-11 3193
写在前面 在我们运行hive时，有时会报内存使用超过了限制的异常，内容如下： Container [pid=18578,containerID=container_e29_1554258701746_2799_01_000007] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical me...
Container is running beyond physical memory limits
鱼归不知处
06-19 2942
1、Hive执行SQL语句，出现如下错误： Container is running beyond physical memory limits. Current usage: 4.3 GB of 4 GB physical memory used; 8.9 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container. 2、错误分析： 4....
Container is running beyond physical memory limits.
花果山
07-03 888
假设app没有内存泄露且heap usage正常，这个问题一般是由于memory + memoryOverhead超过yarn的监控值后Yarn的保护措施，其解决方法：1）增加spark.yarn.executor.memoryOverhead的值，这个最小默认值是max(384M, executor mem * 0.07); 或增加spark.yarn.driver.memoryOverhead...
yarn container内存调优——防止container被kill
a11123939的专栏
01-25 1万+
今天散仙写了个MapReduce作业，目的是读数据库里面多个表的数据，然后在JAVA中根据具体的业务情况做过滤，并把符合数据的结果写入到HDFS上，在Eclipse里面提交作业进行调试的时候，发现在Reduce阶段，总是抛出Java heap space的异常，这异常明显，就是堆内存溢出造成的，然后散仙仔细看了下业务块的代码，在Reduce里读数据库的时候，有几个表的返回数据量比较大约有50万左右
【hadoop】 running beyond virtual memory错误原因及解决办法
weixin_30338461的博客
03-12 637
问题描述： 在hadoop中运行应用，出现了running beyond virtual memory错误。提示如下： Container [pid=28920,containerID=container_1389136889967_0001_01_000121] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 1.2 GB...
container killed by yarn for exceeding memory limits 54.2g of 53g physic
09-29
当一个容器被YARN杀死时，是因为它超出了已分配给它的内存限制。在这种情况下，容器的使用内存为54.2G，而给定的物理内存限制为53G。 YARN是用于在Apache Hadoop集群上进行作业调度和资源管理的框架。它负责为容器分配所需的资源，例如内存和CPU。每个容器都有一个分配给它的内存限制，以确保集群中的资源可以按照计划分配和使用。 当容器使用的内存超过了分配给它的限制时，YARN会将其标记为超出内存限制，并杀死容器。这是为了防止容器继续使用过多的资源，从而导致集群中的其他作业受到影响。 要解决这个问题，有几种可能的方法。首先，可以检查作业的配置，确保容器被分配了足够的内存来执行其任务。如果容器的任务确实需要大量的内存，那么可以增加集群中的可用内存量，或者减少其他作业的内存需求，以便为该容器提供更多的资源。 此外，还可以尝试优化作业以减少其内存使用量。这可能包括使用更高效的算法或数据结构，或者优化代码以减少不必要的内存分配。通过这些方法，可以减少容器使用的内存量，并避免超出内存限制而被YARN杀死。 总之，当一个容器被YARN杀死因为超出内存限制时，需要检查作业的配置和资源分配，以及尝试优化作业以减少内存使用。这样可以避免类似的问题，并确保作业能够在分配的资源范围内正常运行。
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